Vers un contrôle qualité plus intelligent
Alors que les exigences qualité se renforcent, la computer vision enrichie d’intelligence artificielle s’impose comme une solution accessible et efficace pour améliorer les inspections visuelles. Aujourd’hui, grâce à la montée en puissance des processeurs (GPU, edge computing) et aux modèles prêts à l’emploi, ces technologies deviennent pertinentes pour des structures de toutes tailles.
Une approche souple et adaptable à une grande variété de cas
Plus qu’un simple détecteur d’objets, la vision par IA sait reconnaître :
la présence ou l’absence d’un élément dans un assemblage ;
une usure inhabituelle ;
des défauts subtils de texture ou de forme.
Sa capacité d’apprentissage sur mesure permet d’envisager de nombreux cas d’usage, quel que soit le secteur.
Exemples agroalimentaires : du calibrage à l’éboutage des légumes
Ces outils offrent des avantages précis dans le secteur agricole :
Calibrage de légumes (taille, volume) ;
Détection d’imperfections (taches, anomalies de couleur) ;
Éboutage des haricots verts, vérifiant la qualité de coupe..
Un exemple industriel : composants électroniques chez BSH
BSH a intégré le système Inspekto S70 — une caméra IA autonome — pour détecter en temps réel les pièces manquantes ou déformées, sans nécessiter de calibrage manuel, avec une adaptation instantanée aux variations de production.
Cette solution met en lumière la valeur du traitement local (edge), sans recours à un réseau ou à des spécialistes.
Des solutions pour assister les techniciens
Dans le cadre de projets menés pour des acteurs de l’énergie, comme un système de suivi de câble haut‑voltage, l’IA peut :
inspecter l’état des gaines,
comparer les sections,
alerter sur d’éventuelles anomalies (torsion, abrasion).
Pourquoi cela fait la différence sur le terrain
Pour les équipes qualité ou maintenance, ces technologies signifient :
gains de sérénité, en déchargeant les vérifications manuelles ;
standardisation des contrôles, avec critères numériques constants ;
réactions immédiates aux défauts repérés, limitant les rebuts et interruptions.
Déploiement : station fixe ou mobile
Selon les cas, les solutions Octarina sont proposées comme :
stations fixes en edge computing, autonomes et rapides ;
applications mobiles—tablette ou smartphone—pour des vérifications mobiles ou ponctuelles.
Enrichissement technique : deep learning et réalité augmentée
Octarina a également exploré l’usage combiné de deep learning et de réalité augmentée pour guider précisément les techniciens lors d’interventions visuelles, tels que montrés dans cet article sur le deep learning et la réalité augmentée
Cette approche innovante permet d’ajouter des repères visuels – flèches, zones ciblées – en temps réel sur smartphone ou lunettes, sans modèle 3D complexe
La vision par ordinateur associée à l’IA offre un contrôle qualité plus rigoureux, flexible et accessible. Que ce soit dans l’agroalimentaire, l’électronique ou l’énergie, elle allège le travail des opérateurs tout en renforçant la fiabilité des produits.
Découvrez notre approche et nos réalisations, incluant des stations fixes et applications mobiles, via notre site. N’hésitez pas à nous contacter pour discuter de votre projet.